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# GPUCodeForces FAQ
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# 2025/8/20
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Q1：数据集主题是否太过宽泛？是否需要增加特定限制条件来帮助参赛者聚焦某一领域下研究？
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A1：不做限制，看重性能。
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**经典计算密集型任务** _矩阵乘法（GEMM）_
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_卷积（Convolution）_
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_快速傅里叶变换（FFT）_
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_排序（Sorting）_
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_规约（Reduction）_
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_扫描（Scan）_
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**图像/视觉处理任务** _图像滤波（高斯模糊、边缘检测）_
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_图像变形（Warping）_
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_光流计算_
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**新兴或特定领域任务** _MoE（Mixture of Experts）中的专家路由_
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_稀疏矩阵运算_
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_图神经网络中的聚合操作_
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**深度学习常见算子** _LayerNorm / BatchNorm_
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_Softmax / LogSoftmax_
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_Attention 机制（Self-Attention, Cross-Attention）_
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_激活函数（如 Swish, GELU）_
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_损失函数（如 CrossEntropy）_
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Q2：JSON文件的格式似乎没有明确规定？如下能有一个直观的输出例子会更好
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A2：提交可运行目录即可，无需特定格式json。
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```plaintext
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{
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"task_name": "matrix_multiplication",
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"description": "...",
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"input_generator": "code snippet or function name",
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"gt_generator": "code snippet or function name",
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"metrics": ["time", "throughput", "bandwidth"],
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"prompt": "Optional prompt for LLM"
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}
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```
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Q3：建议补充错误处理和边界情况说明（比如输入为非方阵、极端大小等情况）
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A3：若前项评分相同，看加分项的评分。评测反馈交互在PR，需要跑通才有反馈。
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Q4：评分规则这里明确了评估方面但没有给出具体数值范围，添加一个范围会不会更好？各方面评估是否增加分段会更好（执行时间评估-->0.1s +1分，0.01s+2分...-->最高+5分）？
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A4：核数量排名优先，同级再看评分。
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Q5：提供prompt让LLM生成代码，如何确保【同样prompt每次都生成不同的代码】的不确定性带来的代码质量不稳定，从而引发的评分不稳定问题？
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A5：一般不会出现这种问题，评测相对稳定。
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Q6：参赛者除了提交后能知道评分后，还能有其他方法能够更快地知道评分吗（本地评测模型、评分手册对照）？
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A6：评测本身速度就足够快，不用担心这个问题。
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# 改进的地方：
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1. 核数量排名脚本
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2. 再出一版参赛说明，详情解释文档内各文件的作用 |